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Python深度學習(基於PyTorch第2版)/智能系統與技術叢書

  • 作者：吳茂貴//郁明敏//楊本法//李濤//張粵磊|責編:孫海亮
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111718802
  • 出版日期：2023/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：391
人民幣：RMB 109 元      售價：元
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內容大鋼
    這是一本能指導讀者快速掌握PyTorch和深度學習的著作，從PyTorch的原理到應用，從深度學習到強化學習，本書提供了全棧解決方案。
    第1版上市后銷量和口碑俱佳，是深度學習領域的暢銷書，被譽為PyTorch領域的標準著作。第2版在第1版的基礎上，去蕪存菁，與時具進，根據PyTorch新版本全面升級，技術性、實戰性、針對性、豐富性、易讀性均得到了進一步提升，必定能幫助讀者更輕鬆、更高效地進入深度學習的世界。
    全書一共19章，在結構上分為三大部分：
    第一部分（第1?4章）PyTorch基礎，首先有針對性地講解了Python和PyTorch的基石NumPy中的關鍵知識，然後詳細講解了PyTorch的基礎知識、神經網路工具箱和數據處理工具箱等內容，幫助讀者快速了解和掌握PyTorch。
    第二部分（第5?10章）深度學習基礎，依次講解了機器學習、視覺處理、自然語言處理、注意力機制、目標檢測、語義分割、生成式深度學習等機器學習和深度學習的核心技術的原理和使用。
    第三部分（第11?19章）深度學習實踐，通過實戰案例的方式，詳細講解了PyTorch在人臉檢測和識別、遷移學習、中英文互譯、圖像分類、語義分割、生成式網路、對抗攻擊等領域的應用和解決方案。強化學習重點介紹了強化學習和深度強化學習的基礎理論、常用演算法及相關實例。
    更為重要的是，為了讓本書通俗易懂，在內容安排和寫作方式上也頗花了一番心思。內容選擇上，廣泛涉獵、重點突出、注重實戰；內容安排上，實例切入、由淺入深、循序漸進；表達形式上，深度抽象、化繁為簡、用圖說話。
作者介紹
吳茂貴//郁明敏//楊本法//李濤//張粵磊|責編:孫海亮
目錄
前言
第1版前言
第一部分  PyTorch基礎
  第1章  NumPy基礎知識
    1.1  生成NumPy數組
      1.1.1  數組屬性
      1.1.2  利用已有數據生成數組
      1.1.3  利用 random 模塊生成數組
      1.1.4  生成特定形狀的多維數組
      1.1.5  利用arange、linspace函數生成數組
    1.2  讀取數據
    1.3  NumPy的算術運算
      1.3.1  逐元素操作
      1.3.2  點積運算
    1.4  數組變形
      1.4.1  修改數組的形狀
      1.4.2  合併數組
    1.5  批處理
    1.6  節省內存
    1.7  通用函數
    1.8  廣播機制
    1.9  小結
  第2章  PyTorch基礎知識
    2.1  為何選擇PyTorch
    2.2  PyTorch的安裝配置
      2.2.1  安裝CPU版PyTorch
      2.2.2  安裝GPU版PyTorch
    2.3  Jupyter Notebook環境配置
    2.4  NumPy與Tensor
      2.4.1  Tensor概述
      2.4.2  創建Tensor
      2.4.3  修改Tensor形狀
      2.4.4  索引操作
      2.4.5  廣播機制
      2.4.6  逐元素操作
      2.4.7  歸併操作
      2.4.8  比較操作
      2.4.9  矩陣操作
      2.4.10  PyTorch與NumPy比較
    2.5  Tensor與autograd
      2.5.1  自動求導要點
      2.5.2  計算圖
      2.5.3  標量反向傳播
      2.5.4  非標量反向傳播
      2.5.5  切斷一些分支的反向傳播
    2.6  使用NumPy實現機器學習任務
    2.7  使用Tensor及autograd實現機器學習任務
    2.8  使用優化器及自動微分實現機器學習任務
    2.9  把數據集轉換為帶批量處理功能的迭代器
……

第二部分  深度學習基礎
第三部分  深度學習實戰

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